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J-GLOBAL ID：201602289626692066   整理番号：16A0772077

ウェーブレット変換とニューラルネットワークに基づくEEG信号認識【Powered by NICT】

EEG Signal Recognition Based on Wavelet Transform and Neural Network

著者 (4件)： Qin Xue-Bin ,  Zhang Yi-Zhe ,  Huang Meng-Tao ,  Wang Mei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IS3C  ページ： 523-526  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： EEGシグナルであると確認することが難しい問題に対して,本論文では,EEG信号の信号処理と特徴抽出のためのニューラルネットワークと組み合わせたウェーブレット変換の方法を提案した。元EEGデータをウェーブレットノイズ除去法,d波,q波,波処理し,b波信号はdb5ウェーブレット分解によって得られる。EEG信号の特徴ベクトルとしてサブバンド信号のエネルギー値を同定した。BPおよびRBF(動径基底関数)ニューラルネットワークは,疲労,酔っと濃度の条件でEEG信号を同定するように設計されている。実験結果は,RBF(動径基底関数)の正解率は92%であり,BPは75%であり,RBF(動径基底関数)同定の平均二乗誤差は一般的にBPニューラルネットワークより低いことを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *ニューラルネットワーク ,  *波束 ,  雑音低減 ,  動径基底関数 ,  信号処理 ,  *ウェーブレット変換
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  平均二乗誤差 ,  正解率 ,  サブバンド ,  特徴ベクトル ,  ウェーブレット分解 ,  *脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： ウェーブレット変換 ,  ニューラルネットワーク ,  EEG信号